本文關(guān)鍵詞：基于心率變異性的心理壓力識別研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：由于社會節(jié)奏的加快和生活壓力的增加,心理壓力逐漸成為影響人體身心健康與生活質(zhì)量的重要因素,自動檢測和衡量心理壓力有利于個人及時掌握自身的壓力狀態(tài)并進行自我調(diào)節(jié),避免長期心理壓力對身心和生活帶來不良影響。同時,伴隨著可穿戴設(shè)備監(jiān)測心臟活動的普及,獲取心率變異性(Heart Rate Variability,HRV)用于自動識別心理壓力成為可能。目前利用HRV信號自動識別心理壓力研究的主要難點在于:第一,由于沒有公開檢測心理壓力的HRV數(shù)據(jù)集,需要設(shè)計壓力誘發(fā)實驗采集心電數(shù)據(jù),并科學的判定數(shù)據(jù)的壓力標簽;第二,心電信號干擾噪聲去除向來是心電信號采集領(lǐng)域的難點;第三,識別壓力的HRV特征集沒有統(tǒng)一的標準,且特征的識別貢獻度沒有較為準確的衡量;最后,不同的分類器具有各自的特性,需要選擇合適的分類器建立基于HRV特征的心理壓力識別模型,以保證利用HRV識別心理壓力的準確性。本文以電子游戲-“節(jié)奏大師”作為壓力誘發(fā)源,根據(jù)游戲的低、中、高難度,被試者客觀游戲參數(shù)(如擊中,丟失,完美擊中等)以及被試者面部表情和自我評估綜合設(shè)置壓力標簽,同時同步記錄被試者的心電信號。心電信號經(jīng)小波分析可準確識別R波位置,并獲得HRV的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。在特征提取中,本文將HRV的時域分析、頻域分析和非線性分析方法結(jié)合,構(gòu)建HRV的表達特征,其中以統(tǒng)計學方法提取時域特征,LB周期圖法提取頻域特征,通過該方法克服HRV信號非均勻采樣造成的頻譜失真,同時發(fā)現(xiàn)非線性分析的散點圖緊密度與心理壓力程度存在一定關(guān)系,并依此提取出相關(guān)的非線性特征。在分類模型構(gòu)建中本文采用隨機森林建立基于HRV的心理壓力識別模型,并以隨機森林的特征評估特性對HRV特征在心理壓力識別中的貢獻度進行排序分析。最后以K最近鄰,邏輯回歸的壓力模型作為對比,評估本文提出的隨機森林壓力模型的識別性能。實驗結(jié)果證明通過HRV可以識別出心理壓力狀態(tài)的變化,尤其在壓力較大時表現(xiàn)敏感。同時通過三種分類模型的對比實驗,發(fā)現(xiàn)利用HRV識別心理壓力狀態(tài)時,隨機森林模型整體上具有較好的識別性能,在壓力程度較大時達到了90%以上的識別率。
【關(guān)鍵詞】：心率變異性 心理壓力 小波變換 隨機森林 壓力誘發(fā)
【學位授予單位】：天津理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：R540.4
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 緒論10-17
• 1.1 研究背景與意義10-11
• 1.2 基于HRV識別壓力的可行性11-13
• 1.2.1 HRV的概念和生理意義11-12
• 1.2.2 壓力的反應(yīng)機理12-13
• 1.2.3 通過HRV識別壓力13
• 1.3 心理壓力識別的研究現(xiàn)狀13-15
• 1.3.1 基于生理信號壓力識別研究現(xiàn)狀14
• 1.3.2 基于心率變異性的壓力識別研究現(xiàn)狀14-15
• 1.4 本文研究內(nèi)容15-17
• 第二章 壓力誘發(fā)與心電信號采集17-30
• 2.1 實驗方案設(shè)計17-19
• 2.1.1 實驗設(shè)計思路17-18
• 2.1.2 實驗對象18
• 2.1.3 實驗設(shè)備與平臺18-19
• 2.2 壓力誘發(fā)方案設(shè)計19-22
• 2.2.1 壓力的誘發(fā)方法19-20
• 2.2.2 壓力的標簽判定20-22
• 2.3 心電信號采集與處理22-29
• 2.3.1 數(shù)據(jù)采集流程22
• 2.3.2 噪聲信號種類與去噪方法選擇22-24
• 2.3.3 小波閾值去噪24-27
• 2.3.4 基于小波變換的R波檢測27-29
• 2.4 本章小結(jié)29-30
• 第三章 HRV特征值的提取30-38
• 3.1 HRV分析方法與特征選取30-31
• 3.2 時域特征值的提取31-33
• 3.2.1 HRV時域分析方法31
• 3.2.2 HRV統(tǒng)計學指標31-33
• 3.3 頻域特征值的提取33-35
• 3.3.1 HRV頻域分析方法33-34
• 3.3.2 基于Lomb-Scargle周期圖的HRV頻域特征提取34-35
• 3.4 非線性特征值的提取35-37
• 3.4.1 HRV非線性分析方法35-36
• 3.4.2 HRV的Poincare散點圖量化特征提取36-37
• 3.5 本章小結(jié)37-38
• 第四章 HRV的壓力識別模型38-47
• 4.1 基于隨機森林的壓力識別38-40
• 4.1.1 Bagging算法38-39
• 4.1.2 隨機森林39
• 4.1.3 基于隨機森林的壓力識別模型39-40
• 4.2 HRV特征值的壓力識別權(quán)重分析40-42
• 4.2.1 隨機森林的特征重要性度量方法40-41
• 4.2.2 HRV的特征權(quán)重分析41-42
• 4.3 模型識別效果評價42-46
• 4.3.1 準確率與ROC曲線評價方法描述42-43
• 4.3.2 模型ROC曲線與分類準確率分析43-46
• 4.4 本章小結(jié)46-47
• 第五章 總結(jié)和展望47-49
• 5.1 總結(jié)47
• 5.2 展望47-49
• 參考文獻49-53
• 發(fā)表論文和科研情況說明53-54
• 致謝54-55

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本文編號：310285